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Temario del curso
Introducción a Google AI Studio
- Descripción general de Google AI Studio y sus capacidades.
- Configuración de un espacio de trabajo y exploración de la interfaz.
- Comprensión de los flujos de trabajo de proyectos de IA en Google AI Studio.
Preparación y Gestión de Datos
- Importación y preprocesamiento de conjuntos de datos.
- Exploración de herramientas de visualización de datos.
- Garantía de la calidad de los datos para proyectos de IA.
Entrenamiento y Optimización de Modelos
- Uso de AutoML para el desarrollo rápido de modelos.
- Entrenamiento personalizado de modelos con TensorFlow y PyTorch.
- Ajuste de hiperparámetros y optimización del rendimiento.
Despliegue y Escalado de Modelos
- Implementación de modelos como APIs REST.
- Integración de modelos con la infraestructura de Google Cloud.
- Escalado de servicios de IA para uso en producción.
Aprovechamiento de Funciones Avanzadas
- Implementación de prácticas de Inteligencia Artificial Explicable (XAI).
- Utilización de APIs de Google AI para visión, lenguaje y más.
- Exploración de modelos preentrenados y aprendizaje por transferencia.
Supervisión y Resolución de Problemas
- Supervisión de modelos implementados para medir el rendimiento.
- Análisis de las predicciones y la retroalimentación de los modelos.
- Resolución de problemas comunes en flujos de trabajo de IA.
Aplicaciones del Mundo Real
- Estudios de caso de soluciones de IA impulsadas por Google AI Studio.
- Construcción completa de un proyecto de IA, desde el inicio hasta el final.
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Sólido conocimiento de los conceptos y marcos de aprendizaje automático.
- Experiencia con la programación en Python.
- Se recomienda familiaridad con los servicios de Google Cloud.
Público Objetivo
- Desarrolladores de IA.
- Ingenieros de aprendizaje automático.
- Científicos de datos.
21 Horas
